Alexandre Casanovas - M2.959 PRA 1

Generem dos diferents paràmetres per a mesurar la conflictivitat:
- Un índex proporcional a la inversa de dies entre acords del mateix país = 1000/dies_entre_acords (l'índex de conflictivitat).
- La quantitat d'acords de pau del país en els trenta-dos anys de registre de la base de dades (no.d'acords_de_pau_signats).

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime

import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go

import os
os.chdir("C:/Users/alx/Downloads/PAC3/pax-c")
os.getcwd()

'C:\\Users\\alx\\Downloads\\PAC3\\pax-c'

En la PRA3 es va obtenir de les dades de PA-X Peace Agreements Database un fitxer paxc2.csv
paxc3.csv es distingeix de paxc2.csv només en el fet que les dates estan ordenades, alguna cosa que Plotly sembla requerir a vegades:

paxc2=pd.read_csv('paxc3.csv',parse_dates = ["Data_de_firma"],index_col=["Data_de_firma"])
print(paxc2.shape)
paxc2.head(2)

(1464, 8)

	AgreementId	Region	Country	DaysInc	1000/dies_entre_acords	Year	Month	no.d'acords_de_pau_signats
Data_de_firma
1990-02-15	431	Cross-regional	Argentina/United Kingdom	2050.0	0.487805	1990	2	2
1990-01-03	295	Asia and Pacific	Papua New Guinea/Bougainville	157.0	6.369427	1990	3	139

os.getcwd()

'C:\\Users\\alx\\Downloads\\PAC3\\pax-c'

paxc3.xlsx es distingeix de paxc3.csv només en el fet que les etiquetes s'han simplificat, per tal d'evitar símbols com ', incompatibles amb alguna instrucció de Python.

paxc3=pd.read_excel("paxc3.xlsx")
paxc3.head(2)

	Data	AcordId	Region	Pais	DifDias	conf_index	Any	Mes	Acords_signats
0	1990-02-15	431	Cross-regional	Argentina/United Kingdom	2050.0	0.487805	1990	2	2
1	1990-03-01	295	Asia and Pacific	Papua New Guinea/Bougainville	157.0	6.369427	1990	3	139

Hem creat un menú variat de visualitzacions de l'índex de conflictivitat.
1-bar plot interactiu per representar incidències de l'índex, per regions de la base de dades, on el color indica la contribució individual per país:

# bar plot 
escalaTL = ['rgb(3, 252, 40)','rgb(255, 0, 0)'] # escala de color vert - roig

fig = px.bar(data_frame=paxc2, 
             y ='Region', 
             x='1000/dies_entre_acords', 
             title='Conflictivitat (nombres més grans, més conflictivitat)',
             # color i escala
             color='1000/dies_entre_acords',
             color_continuous_scale = escalaTL
             )

# show plot
fig.show()
fig.write_html("RegionBarH.html") # guardem la visualització

2-box plot interactiu, per veure els outliers i la distribució estadística de l'índex:

#  box plot
fig = px.box(data_frame=paxc2,
             x ='Region', 
             y='1000/dies_entre_acords', 
             title='Conflictivitat i outliers de conflictivitat',
             # hover data per veure outliers
             hover_data=['Country'],
             color='Region')

# Show the plot
fig.show()
fig.write_html("RegionBox.html")

3-histograma de l'índex, per veure la seva distribució:

# histogram
fig = px.histogram(data_frame=paxc2,
                   # dies entre acords
                   x='1000/dies_entre_acords', #'DaysInc',
                   nbins=200,
                   # hover_data=['Country'],
                   log_y=True,
                   title='Distribució de conflictivitat (nombres més grans, més conflictivitat)')

# show plot
fig.show()
fig.write_html("IndexHisto.html")

4-scatter plot de totes de l'índex del conjunt de dades des de 1990 fins a 2021. Inclou escala logarítmica en l'índex perquè la majoria són valors molt baixos. Cita respecte a escales log, d'Alexandre Scriven:

"When visualizing data, you are telling a story.If your audience, e. g., doesn't know what a log scale is, there may be miscommunication. So remember to keep your audience in mind!"

# scatterplot
fig = px.scatter(data_frame=paxc2,
    title="Conflictivitat global",
    x=paxc2.index, y= '1000/dies_entre_acords',
    hover_data=['Country'],
    color='Region',
    log_y=True,
        size="no.d'acords_de_pau_signats",
        opacity=0.6
    )

# show plot
fig.show()
fig.write_html("IndexTots.html")

5-HeatMap de les correlacions entre variables:

# correlation table
pax_corr = paxc2.corr(method='pearson')

# correlation plot
fig = go.Figure(go.Heatmap(
        z=pax_corr.values.tolist(),
        x=pax_corr.columns,
        y=pax_corr.columns,
        colorscale='rdylgn', 
        zmin=-1, zmax=1))

# show plot
fig.show()
fig.write_html("CorrHeatMap.html")

6-bubble plot de l'índex, a la manera de Hans Rosling, animat i interactiu: es pot fixar l'any, o fer un recorregut des de 1990 fins a 2021:

fig=px.scatter(paxc2,
           x="Month",
           y="1000/dies_entre_acords",
           animation_frame="Year",
           animation_group="Year",
           size="no.d'acords_de_pau_signats",
           color="Region",
           hover_name="Country",
           log_y=True,
           size_max=55,
           range_x=[0,13],
               range_y=[1,200]
          )
fig.write_html("Display_animat.html")
fig.show()

7-Hi ha regressió lineal entre l'identificador de l'acord i la data? Segons la correlació de 0,591 del heatmap, hi ha una certa relació, però no és lineal:

# scatterplot
fig = px.scatter(data_frame=paxc2,
                 x=paxc2.index,
                 y='AgreementId',
                 color='Region',
                 hover_data=["1000/dies_entre_acords","no.d'acords_de_pau_signats"],
                 hover_name='Country',
                 title='Conflictivity')


# show plot
fig.show()

8-Com ha sigut la conflictivitat de cada dècada? Per a respondre a aquesta pregunta, hem fet un bar chart dels anys 1990, 2000,2010 i 2020
(a la gràfica apareixen com a trace 0 a trace 3) i veiem que hi ha pics de conflictivitat separats uns vint anys.

# crear la figura base 'fig'
fig = go.Figure()

# recorregut al llarg dels anys
for years in [1990,2000,2010,2020]:
  # afegir bar-chart-trace
  fig.add_trace(
      go.Bar(
          x=paxc3.Region,
             y=paxc3.Mes[paxc3.Any == years]
                )
          )
# show fig
fig.show()
fig.write_html("4decades.html")

9-Introduïm en la interactivitat pestanyes que permeten comparar els vint anys anteriors, els 10 o 5 anys anteriors, o l'any anterior:

# Definir els botons
date_buttons = [
{'count': 22, 'label': '20YTD', 'step': "year", 'stepmode': "todate"},
{'count': 17, 'label': '10YTD', 'step': "year", 'stepmode': "todate"},
{'count': 7, 'label':'5YTD', 'step': "year", 'stepmode': "todate"},
{'count': 3, 'label':'YTD', 'step': "year", 'stepmode': "todate"}]

fig = px.scatter(data_frame=paxc3, x='Data', y='conf_index', 
              title="Index de conflictivitat",
                color='Region',
                hover_name="Pais",
                size='Acords_signats',
                log_y=True,
                opacity=.65)

# Afegir botons i show
fig.update_layout(
    {'xaxis':
    {'rangeselector': {'buttons': date_buttons}}})
fig.show()
fig.write_html("4buttons.html")

10-Conflictivitat d'un país: en aquest cas, hem triat Colòmbia. Hem posat botons per comparar 20, 10 i 5 anys enrere:

paxc3Afg=paxc3[paxc3.Pais=="Colombia"] # triem dades de Colòmbia
               
# line chart
fig =px.line(data_frame=paxc3Afg, x='Data', y='conf_index', title="Index de conflictivitat de Colombia")

# definim els botons retrospectius
fin_buttons = [
  {'count': 22, 'label': "20YTD", 'step': 'year', 'stepmode': 'todate'},
  {'count': 12, 'label': "10YTD", 'step': 'year', 'stepmode': 'todate'},
  {'count':7, 'label': "5YTD", 'step': 'year', 'stepmode':  'todate'}
]

# fixar els botons i show plot
fig.update_layout({'xaxis': {'rangeselector': {'buttons': fin_buttons}}})
fig.show()
fig.write_html("Conf_Colombia.html")

11-bar plot interactiu dels 30 països d'índex de conflictivitat major que 100, per regions:

# seleccionar els països d'índex > 100
mes30=paxc2[paxc2["1000/dies_entre_acords"]>100]
mes30.head()

	AgreementId	Region	Country	DaysInc	1000/dies_entre_acords	Year	Month	no.d'acords_de_pau_signats
Data_de_firma
1991-06-06	166	Americas	Colombia	9.0	111.111111	1991	6	106
1992-06-06	1589	Europe and Eurasia	Bosnia and Herzegovina/Yugoslavia (former)	9.0	111.111111	1992	6	68
1992-12-13	1615	Europe and Eurasia	Bosnia and Herzegovina/Yugoslavia (former)	9.0	111.111111	1992	12	68
1993-08-01	567	Africa (excl MENA)	Somalia	7.0	142.857143	1993	1	146
1993-06-15	1627	Europe and Eurasia	Bosnia and Herzegovina/Yugoslavia (former)	8.0	125.000000	1993	6	68

#  bar plot
fig = px.bar(data_frame=mes30,
             y ='Country', 
             x='1000/dies_entre_acords', 
             title='Conflictivitat i outliers de conflictivitat, 30 destacats',
             # hover data per veure outliers
             hover_data=['Country'],
             color='Region')

# show plot
fig.show()
fig.write_html("30DestBox.html")